网易高并发优化 | 公开课-02
网易严选中的高并发优化
（一）单机系统缓存优化
1.背景导入
- 在单机情况下，CSD模型如果出现慢查询一般会把问题归结到数据库
CSD模型：
- 实际操作发现：当有2KW级别数据层查询是，统计总行数约1s，根据索引列查询，约5ms左右，如果没有索引查询约4s左右。
- 以此来看数据库并不是常规的理解，慢的不可以接受。
2.场景
- 问题：数据库在单个SQL执行时，相对速度确实是可以满足大多数业务的。但怕大批量请求，其QPS并发能力不行
- 如图：数据库支持的QPS/TPS数量
- 解决：引入如此类redis缓存中间件，解决QPS能力低下问题
3.缓存使用
- redis限流自旋：在第5步时，只放行一小部分请求查询数据库，这样redis会增加一部分数据，大部分请求从redis中能查询到。（2:8原则，80%的人共用20%的数据）
缓存和数据库一致性更新原则
- 常见缓存访问模式：(cache-aside 本地缓存)
直接如此无法保证数据一致性：
利用一种id绑定机制，数据库更新时，统一数据访问服务这里通过id绑定，将待更新数据的id打开自旋锁，等数据库更新完毕，
- 常见缓存访问模式：更新模式
- 加入redis后QTS效率提升：
“延缓记账”：抢红包 并发量每秒很高 不可能直接和数据库交互，数据库QTS太小，此时利用MQ/Redis
（二）微服务间高并发优化
1.背景
- A服务：自己的系统，并发可达到单机百万，但A请求B服务
- B服务：其他人的系统，但并发只有几万
- 如何在A请求B的情况下 让A服务性能能够达到真实百万？
2.解决
- 给A加缓存吗？
- 答：微服务之间是不该加入缓存此种直接缓存目标服务数据【涉及到缓存更新问题】
- 在没有任何优化时，单机系统跑，5K个并发，完成请求耗时，约4s，QPS平均，1250.
- 使用请求合并优化后，单系统跑5K个并发，完成请求耗时约，0.16s，QPS约31250，提升倍数约：25倍
请求合并
- 类比：餐厅点餐后会合并多份相同的 交给后厨用大锅一锅出好几份
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